クラスター分析とは

まず押さえる結論

クラスター分析は、DS検定の「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」に出てくる用語です。見分けの要点は、クラスター分析は類似度に基づいてデータをグループへ分ける手法の総称を指し、階層クラスタリングはその総称に含まれる具体的な手法の一つです。

クラスター分析の具体例と、問題文で見る箇所・隣接概念との境界

クラスター分析を、役割と隣接概念の境界から捉える

データ同士の類似度をもとに、似た性質を持つデータをグループ（クラスター）へ分ける教師なし学習の分析手法の総称。階層クラスタリングなど、具体的な手法を含む上位の概念にあたる。 試験では、処理の対象・目的・使う段階を別の概念と入れ替えた選択肢が出ます。何に対して何をする手法かを分けて確認します。

問題文で見る箇所

個々の具体的な手法名ではなく、類似度に基づいてデータをグループへ分ける分析手法の総称を指しているかを確認します。

隣接概念との境界

クラスター分析は類似度に基づいてデータをグループへ分ける手法の総称を指し、階層クラスタリングはその総称に含まれる具体的な手法の一つです。

誤答しやすい選択肢

• 階層クラスタリングのような具体的な一手法だけをクラスター分析と呼ぶ。定義の主語と処理対象を確認します。
• クラスター分析の目的だけを見て、同じ目的を持つ別手法まで同じ用語とする。具体的な処理を比較します。
• クラスター分析を使えば目的が必ず達成されると断定する。適用条件や評価を別に確認します。

4段階の判断手順

1. 01問題文が状態、手法、評価指標、制度のどれを説明しているか決める。
2. 02定義の中心となる対象と動作がクラスター分析に一致するか確認する。
3. 03隣接概念と共通する目的ではなく、処理や条件の違いを見る。
4. 04必ず・完全に・だけでよいという過度な断定がないか見直す。

到達条件: クラスター分析を一文で説明し、最も混同しやすい隣接概念との違いを処理または条件から言える。

試験での問われ方

誤答しやすいポイント

「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。

• 標本誤差とサンプリングバイアスの混同。標本誤差は標本抽出に伴う偶然のばらつき、サンプリングバイアスは抽出方法の偏りによる系統的な誤差。
• 過学習を『精度が高いこと』と誤解する。訓練データに過剰適合し未知データへの汎化性能が下がる問題として理解する必要がある。
• Precision（適合率）とRecall（再現率）の取り違え。目的（見逃しを減らしたいか、誤検知を減らしたいか）によって重視する指標が変わる。

関連する確認問題

同じ章で確認したい用語